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1.属性方式,可以用于列,不能用于行 2.可以用整数切片选择行,但不能用单个整数索引(当索引不是整数时) 3.直接索引可以使用列.列集合,但不能用索引名索引行 用iloc取行,得到的series: df.iloc[1] <Series, len() = 28> 4.和Series一样,可以使用索引切片 对于列,切片是不行的(看来对于DF而言,还是有“行有序,列无序”的意思) 5.ix很灵活,不能的:两部分必须有内容,至少有: 列集合可以用切片方式,包括数字和名称 6.索引切片或者ix指定都可以…
Pandas 学习笔记 pandas 由两部份组成,分别是 Series 和 DataFrame. Series 可以理解为"一维数组.列表.字典" DataFrame 可以理解为"二维矩阵.表格.字典",可以视为是由 Series 组成的字典. 创建 import pandas as pd data = { 'Frank' : [25, 'male', 'reading'], 'Lily' : [22, 'female', 'running'] } frame =…
Pandas学习笔记系列: Pandas学习笔记(一)基本介绍 Pandas学习笔记(二)选择数据 Pandas学习笔记(三)修改&添加值 Pandas学习笔记(四)处理丢失值 Pandas学习笔记(五)合并 concat Pandas学习笔记(六)合并 merge Pandas学习笔记(七)plot画图 原文:https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/3-8-pd-plot/ 本文有删改 这次我们讲如何将数据可…
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Pandas学习笔记系列: Pandas学习笔记(一)基本介绍 Pandas学习笔记(二)选择数据 Pandas学习笔记(三)修改&添加值 Pandas学习笔记(四)处理丢失值 Pandas学习笔记(五)合并 concat Pandas学习笔记(六)合并 merge Pandas学习笔记(七)plot画图 原文: https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/3-1-pd-intro/ Numpy 和 Pandas…
本笔记为自学笔记 1.pandas.DataFrame() 一种保存矩阵的数据格式 grades_df = pd.DataFrame( data={'exam1': [43, 81, 78, 75, 89, 70, 91, 65, 98, 87], 'exam2': [24, 63, 56, 56, 67, 51, 79, 46, 72, 60]}, index=['Andre', 'Barry', 'Chris', 'Dan', 'Emilio', 'Fred', 'Greta', 'Humb…